Simulación de Modelos Estocásticos en R y Julia

Ponente(s): Mónica Lara Garza

El objetivo de este trabajo es llevar a cabo un análisis comparativo de la eficiencia de los algoritmos en los lenguajes de programación de código abierto R y Julia para simular modelos básicos de la física de procesos estocásticos tales como, el oscilador armónico con ruido, la ecuación de Langevin y el proceso de Ornstein-Uhlenbeck. Las tres ecuaciones diferenciales estocásticas asociadas a cada uno de estos sistemas tienen una gran importancia en la modelación de sistemas físicos, biológicos y financieros. R es una de las herramientas básicas de matemáticos y físicos. Este lenguaje de código abierto se creó a principios de los 90s, es sencillo de aprender y usar, y muy útil en casi todas las áreas de la investigación aplicada. La desventaja de R está en su tiempo de ejecución, ya que es más lento que C, Python, y MATLAB, entre otros. Por otro lado, Julia es un lenguaje de código abierto relativamente nuevo que se empezó a desarrollar en 2009 por cuatro estudiantes del MIT. Ellos buscaban un lenguaje sencillo de escribir y rápido de ejecutar. Julia promete ser un lenguaje dinámico como Python con una rapidez de ejecución comparable a la de C. Aunque Julia no es exactamente un software estadístico como R, tiene la posibilidad de importar funciones de R. Gracias a esta característica y a su rapidez de ejecución, Julia podría convertirse en el nuevo lenguaje de programación preferido por matemáticos y físicos.